FPGAを用いた金融計算の高速化と高度化

使用 FPGA 加速并提高财务计算的复杂性

• 批准号: 21K13327
• 负责人: 今井 悠人
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Nishogakusha University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K13327/
• 关键词: 数理ファイナンス; 計算ファイナンス; GPU; FPGA; 機械学習

金融計算におけるFPGAの適用可能性のある事例を収集し、その優位性について検討を行った。その結果、FFTやMonte Carlo法ではシミュレーションが難しい確率モデルについて研究を行うことが有用であると判断することができた。これにより、Black-Scholesモデルでの知見を生かし、より複雑なモデルでFPGA(Field Programmable Gate Array)を組み込むことでCPU、GPU単独よりも高速かつ低消費電力で計算が可能であるということが示せると考える。さらに、教師付き機械学習が本研究課題において有用であることが判明した。教師付き機械学習を用いるためには、多量のサンプルを生成する必要がある。その際に、GPUと併せてFPGAを用いることが可能であり、かつ有用であると判断するに至った。FPGAは汎用的なCPU、GPUとASICとの中間に位置するデバイスである。FPGAもASIC(特定用途向け集積回路; Application Specific Integrated Circuit)同様、求める機能のためには回路を専用設計しなくてはならない。CPUやGPUとFPGAが最も異なるのはこの点である。そのため、引き続きディジタル回路設計の観点からも研究対象と内容の整理を行なった。引き続きCOVID19及びロシアのウクライナ侵略等の影響によりGPUやFPGAをはじめとした半導体の入手が困難となっているため、最新のGPUとFPGAの導入は2023年度に先送りした。また、国内の研究集会において研究発表を2件行なった。

我们收集了适用于财务计算的FPGA示例，并检查了其优势。结果，确定FFT和蒙特卡洛方法是对难以模拟的概率模型进行研究很有用。结果，可以计算出，通过将FPGA（现场可编程门阵列）与更复杂的模型合并，可以比CPU更快，更低的功耗，从而利用黑色 - choles模型中的知识。 我认为。此外，发现与老师的机器学习在此研究问题中很有用。要与老师一起使用机器学习，有必要生成大量样本。当时，FPGA可以与GPU结合使用，并被认为是有用的。 FPGA是一种位于通用 - 使用CPU，GPU和ASIC之间的设备。 FPGA，例如ASIC（特定应用的集成电路；特定于应用程序的集成电路），必须设计用于所需函数。这是CPU，GPU和FPGA最不同的地方。因此，我们继续从数字电路设计的角度组织研究和内容。最新的GPU和FPGA的引入在2023财年推迟了，因为由于Covid19和俄罗斯的乌克兰入侵，很难获得GPU和FPGA等半导体。此外，在一次国内研究会议上进行了两次研究演讲。

项目成果

Position-dependent changes in phycobilisome abundance in multicellular cyanobacterial filaments revealed by Raman spectral analysis

拉曼光谱分析揭示多细胞蓝藻丝中藻胆体丰度的位置依赖性变化

• DOI: 10.1101/2023.02.14.528583
• 发表时间: 2023
• 期刊: microPublication Biology
• 作者: Ishihara Jun-ichi;Imai Yuto
• 通讯作者: Imai Yuto